”图像算法面试题“ 的搜索结果

     1.二叉搜索树的插入与搜索，及其平均时间复杂度、最坏时间复杂度 2.二叉搜索树怎么转平衡二叉树 3.C++的左值与右值，std:move()，深拷贝和浅拷贝 4.面向对象的概念 5.C++的虚函数 6.面向对象的三大特征 ...

     其主要用于边缘检测，在技术上它是以离散型的差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度的近似值， Sobel算子是典型的基于一阶导数的边缘检测算子，由于该算子中引入了类似局部平均的运算，因此对噪声具有平滑作用，能很...

     1.常用的图像空间。 RGB、HSV(H：0-180，S：0-255，V：0-255)、YUV、HIS、YGrcb 2.简述你熟悉的聚类算法并说明其优缺点。 （1）K-mean：优势：如果样本集是团簇密集状的，K-means聚类方法效果较好。 ...

     （1）20个高频MySQL面试知识点（2）MySQL学习思维脑图（xmind）（1）JAVA面试宝典（2）JAVA并发体系学习思维脑图（xmind）（3）多线程并发编程学习思维脑图（xmind）（1）14个高频Redis知识点（2）Redis学习思维脑图...

     图像基础知识： 1. 常用的图像空间。 2. 简述你熟悉的聚类算法并说明其优缺点。 3. 请描述以下任一概念：SIFT/SURF LDA/PCA 4. 请说出使用过的分类器和实现原理。 5. Random Forest的随机性表现在哪里。 6. Graph-...

     BN不是凭空拍脑袋拍出来的好点子，它是有启发来源的：之前的研究表明如果在图像处理中对输入图像进行白化（Whiten）操作的话, 所谓白化，就是对输入数据分布变换到0均值，单位方差的正态分布 那么神经网络会较...

     原文链接:... 1.  什么是凸集、凸函数、凸学习问题？ 凸集：若对集合C中任意两点u和v，连接他们的线段仍在集合C中，那么集合C是凸集。...公式表示为：αu+(1-α)v∈C α∈

     整理了CV方向面试常考题目 1.比较Boosting和Bagging的异同 二者都是集成学习算法，都是将多个弱学习器组合成强学习器的方法。 Bagging：从原始数据集中每一轮有放回地抽取训练集，训练得到k个弱学习器，将这k个弱...

     计算图像的梯度 非极大值抑制 高低阈值输出二值图像 问题拓展 其他的边缘检测算子的使用，比如sobel,scharr算子等 常用的边缘检测方法有哪些？ 对霍夫变换的理解 ​​​​​​​答案 针对每个像素点，使得theta从-90...

     全程45分钟：1、讲项目，我讲了一个会议项目和一个文章项目，面试官全程认真倾听，没有打断（25分钟）2、提问环节，问了如下几个问题（15分钟）：（1）引起图像噪声的原因除了在项目中提到的还有哪些？（2）波前编码...

     如何使用聚类算法去填补缺失值。 答： 对于缺失值较多的特征处理：我们直接将该特征弃掉，否则可能反倒会带入较大的noist，对结果造成不良影响。 对于缺失值较少的特征处理： （1）把缺失值用一个数值，例如0表示；...

     1.xboosting如何处理缺失值？ 2.生成模型和判别模型区别？ 3.svm种类？ -s svm类型：SVM设置类型(默认0) 0 – C-SVC：C-支持向量分类机；参数C为惩罚系数，C越大表示对错误分类的惩罚越大，适当的参数C对分类...

     怎么去介绍深度学习和神经网络把深度学习任务比作一个建筑工程,那么它可以被分为五块积木1、连接模式连接模式包括全连接、卷积、池化、残差，甚至inception。这些结构的相互连接组成了神经网络的框架。...

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